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1.
基于符号一致率评分(Pc)法,对多模式解释应用集成预测系统(MODES)的6种模式产品开展贵州85站2要素月预测释用,根据评估结果进一步采用等权平均方案和最优方案对6种模式产品展开2012—2015年48个月的回算统计。分析表明:不同的模式产品的预报性能各不相同,其中ECMWF的模式产品的预测性能较NCC和NCEP来说相对较高;模式产品释用时,最优方案的预报评分均高于其它6个模式产品的Pc评分平均值,且最优方案的预报评分高于等权平均方法的预报评分;回算结果,无论是气温还是降水,最优方案的Pc评分均都高于省级发布的月预测产品评分,这说明利用最优方案可以有效地提高MODES对贵州月气温和降水预测能力。 相似文献
2.
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式(DERF2.0)输出的环流场、地面气象要素场和NCEP/NCAR全球再分析场以及江西省83站气象观测数据,利用空间距平相关系数(ACC)、距平符号一致率(PC)、趋势异常综合评分(PS)三种方法,检验了DERF2.0模式对1983—2018年江西月降水和气温的预测能力,并进一步分析了模式对江西主汛期(6月)异常降水事件预测能力及造成偏差的可能原因。结果表明:1)月气温ACC总体上高于降水,冬季气温和春季降水ACC预报技巧相对较高;模式预测结果总体上能够反映出气温和降水的主要趋势,月气温、降水距平符号一致率均高于55%;模式对江西月降水和气温异常有一定的预测能力,降水PS评分比气温稍好,基本保持在70分左右。2)江西主汛期降水异常偏少时,模式的预测能力较好,而降水异常偏多时,则相对较差,这可能与模式对东亚阻塞高压系统的低估,以及对西太平洋副热带高压模拟的西伸脊点偏西、脊线偏北、强度偏强有关。 相似文献
3.
段均泽 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(6):61-64
利用新疆101个气象观测站点逐月降水实况资料和2001~2010年国家动力气候模式产品,进行月动力延伸预报产品的应用预测检验。采用PS评分和同号率对内插预测结果进行效果评估,并与业务评分进行对比。结果表明：月动力延伸预报产品对新疆地区月降水趋势预测Ps评分高于业务评分,而对各月降水距平百分率的同号率差异较大。夏、秋季Ps评分较高,冬、春季PS评分较低,季节转换时预测Ps评分变率较大。 相似文献
4.
基于美国国家环境预报中心CFSv2模式1982-2019年2月起报的预测数据和新疆99个气象站的降水资料，利用EOF方法对模式预测结果进行误差订正，并评估了订正前后模式对新疆夏季降水的预测能力。结果表明：CFSv2模式能够预测出新疆夏季降水前三个模态的空间结构，对第一模态时间系数的预测能力较好，对第二、三模态预测较差；对新疆夏季降水的总体预测性能较差，对降水趋势和量级有一定的预测能力；对降水异常偏少年的预测性能好于异常偏多年；空间上对南疆降水预测性能较好，北疆西部较差。EOF订正能够显著提高模式的降水预测能力，改进了主模态方差贡献、第一、二模态空间结构的中心位置和时间系数的预测性能；独立预报评分ACC、Pc、Ps比原始模式分别提高了0.19、18%、12%；对异常年预测性能的提高好于正常年；全疆除东疆外预测性能均有所提高，尤其是北疆西部。 相似文献
5.
检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。 相似文献
6.
利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。 相似文献
7.
多模式集合和降尺度技术是提升模式预测能力的有效工具。该文对国家气候中心多模式解释应用集成预测 (MODES) 技术与业务应用现状进行了综合介绍。MODES采用欧洲中期天气预报中心、东京气候中心、美国国家环境预报中心和中国气象局国家气候中心4个气候业务季节预测模式输出场,利用EOF迭代、变形的典型相关分析、最优子集回归和高相关回归集成4种统计降尺度方法以及等权平均、经典超级集合等集成方法进行全国月及季节降水和气温预测。目前对MODES进行了夏季回报检验和约1年的实时业务应用。回报检验和业务应用表明,MODES对气温有较好的预测能力 (月预测平均PS评分为76),对降水有一定预测技巧 (月预测平均PS评分为68),具有短期气候预测业务应用价值。 相似文献
8.
基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
9.
降尺度方法是目前弥补气候系统模式预测结果不足的重要手段,为获得具有较高预测技巧的山西盛夏降水客观化预测产品,本文选取1990—2017年6月起报的BCC_CSM气候系统模式输出盛夏结果和同期NCEP/NCAR再分析资料同时与山西盛夏降水异常典型模态具有统计显著的因子,利用逐步回归方法建立了山西盛夏降水降尺度模型。进一步研究发现,降尺度模型的预测能力与BCC_CSM对影响山西盛夏降水关键区海温的预测技巧密切相关。检验回报与观测的时间和空间距平相关系数(TCC和ACC)、回报与观测的距平符号一致率(PC)以及趋势异常综合评分(PS),表明降尺度模型对山西盛夏降水的预测技巧较BCC_CSM输出有明显改进,BCC_CSM模拟降水TCC在山西全区没有通过95%信度检验,降尺度模型回报TCC在山西大部分地区通过95%信度检验,中南部通过99%信度检验;相应的ACC由-0.02提高到0.35,PC由53.3%提高到66.8%,PS由65.6%提高到78.9%。2018年盛夏业务试运行,ACC为0.42,PS为70.8%。 相似文献
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利用1982-2002年陕西省94个气象观测站逐月降水实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式集合预报500hPa高度场资料,降尺度内插出94个站点月降水预测值,采用预报评分法（P）和距平符号异同评分法对内插预测结果检验。结果表明：预报评分法（P）评价结果较距平符号异同评分法评价结果整体偏高,二者在评分趋势上基本相同,尤其体现在降水较少的月份。 相似文献
11.
利用中国西南地区80站逐月降水资料及NCEP/NCAR再分析资料等,采用降水预测新方法——年际增量法,考察影响中国西南地区夏季降水年际增量的前期冬、春季大气环流年际增量状况,并选取5个关键影响因子,采用多元回归法建立中国西南夏季降水年际增量预测模型。对降水年际增量进行预测,在1971—2010年的建模阶段,预测模型的拟合率为0.78,在2011—2017的后报检验7年中,有6年与实况值同位相。后报检验2011—2017年的降水距平百分率,均方根误差为16%。为考察对降水异常分布型的预报效果,逐站建立回归方程,并进行趋势预报检验,近5年的趋势异常综合评分高于发布预测,预报效果较好。因此,该方法的应用及模型的建立对提高西南地区夏季降水预测水平有重要意义。 相似文献
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利用1961—2010年重庆34个气象观测站夏季降水资料及国家气候中心130项环流指数,采用机器学习的决策树和随机森林方法建立重庆夏季旱涝预测模型,通过2011—2018年预测效果检验发现,夏季同期环流指数决策树模型和前冬海温指数决策树模型预测的8 a降水异常趋势均正确,比考虑单一指数的PC评分分别提高37.5%和12.5%。此外,用随机森林模型预测重庆2014—2018年的夏季降水,5 a平均PS、CC和PC评分分别是84.6、0.27和67.1,相比于业务发布预报质量均有明显提高,且随机森林的预测质量较为稳定。 相似文献
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基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据,利用经验正交函数分解（EOF,Empirical Orthogonal Function）迭代和年际增量方法,探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果。结果表明,基于再分析数据的年尺度环流场,建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案,其26 a回报检验的距平相关系数（ACC）平均达0.6,证明该方案具有较高的可预报性。进一步利用模式预测的年尺度环流场,建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案,其ACC平均为0.42,显示了较高的回报技巧,远优于模式直接输出的年降水动力预报结果。通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现,赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时,预报技巧更高,ACC平均达0.5以上。在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下,利用EOF迭代选取的特征向量偏多时,多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号,预测技巧得到了提高。 相似文献
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月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估 总被引：3，自引：0，他引：3
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统（DERF2.0）开展的1982～2010 年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669 个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R 和短期气候预测业务分级检验Pg 等4 种方法综合评估了DERF2.0 系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明,DERF2.0 模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0 模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0 对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0 相接近。DERF2.0 对发生在1998 年和2006 年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看,DERF2.0 在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间。 相似文献
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本文利用CMAP月降水资料、NCEP再分析资料、NOAA的ERSST资料和日本气象厅海气耦合模式（MRI-CGCM）的输出结果,从东亚夏季风气候态、主模态和年际变率等方面分析了MRI-CGCM模式对东亚夏季风的预测性能,并且利用观测的东亚夏季风指数（EASMI）与模拟PC（principal component）的关系建立多元线性回归方程来订正EASMI（简称PC订正法）。结果表明:MRI-CGCM模式能够较好再现东亚夏季风降水和低层风场的气候态,但模拟的西北太平洋反气旋偏弱、偏东,使得模拟的副热带地区降水量偏小。模式较好地模拟出东亚夏季风降水第一模态（EOF1）及相应的低层风场,能够较好再现出EOF1对应El Ni?o衰减位相;模拟降水的EOF1与观测之间的空间相关系数（ACC）为0.72,且能较好地再现其对应的年际变率,其时间系数PC1与观测之间的相关系数为0.41,能模拟出观测EOF1的2 a和5 a主导周期;但模拟的我国以东梅雨锋区雨带位置偏南,这与模拟的西北太平洋反气旋位置偏南有关。模式对降水第二模态EOF2的模拟能力比EOF1明显下降,模拟EOF2与观测之间的ACC降到0.36;虽然模式能较好地再现出EOF2对应El Ni?o发展位相,但模拟的西太平洋反气旋位置偏南,使得雨带位置偏南,模拟的我国梅雨锋区雨带位于江南,与观测场上江南少雨相反。模式较好地模拟出我国东部夏季降水和气温空间异常分布和年际变化,模拟与观测夏季降水和气温的多年平均ACC分别为0.74和0.68。模式模拟我国东部、江淮流域和华南地区夏季降水多年平均PS评分分别为69、70和68分,略高于我国夏季降水业务预测多年平均评分（65分）。模拟的我国东部夏季气温与观测多年平均PS评分为74分。PC订正后EASMI与实况的相关系数由0.51提高到0.65、符号一致率由84%升到91%、标准差由0.75增大到1.4、大于1个标准差年数由6年变为12年,订正后在模拟变幅偏小和梅雨锋区雨带偏南等方面均有一定的改善,对应西太平洋反气旋位置和梅雨锋区雨带位置与实况较为吻合。 相似文献
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采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。 相似文献